ValueError:形状(5,5)和( 20，)未对齐:5(尺寸1) != 20(尺寸0)
这个错误是一个常见的Python错误，它表示在进行某种操作时，两个对象的形状不匹配。具体来说，在这个错误中，形状为(5,5)的对象和形状为(20,)的对象无法对齐，因为它们的尺寸不匹配。
解决这个错误的方法取决于具体的情况和操作。以下是一些可能的解决方案：
- 检查数据的形状：首先，你需要检查你的数据的形状是否与你的预期相匹配。确保你正在使用正确的数据，并且它们具有正确的形状。
- 重新调整数据的形状：如果你确定你的数据是正确的，但形状不匹配，你可以尝试重新调整数据的形状，使其与操作兼容。你可以使用NumPy库中的reshape()函数来重新调整数组的形状。
- 检查操作的要求：确保你了解你正在执行的操作的要求。某些操作可能需要输入具有特定形状的数据。查阅相关文档以了解操作的要求，并相应地调整你的数据。
- 检查代码逻辑：如果以上方法都没有解决问题，那么可能是你的代码逻辑有误。仔细检查你的代码，确保你正确地处理了数据的形状和操作。
总结起来，解决这个错误的关键是确保数据的形状与操作相匹配，并且理解操作的要求。如果你需要进一步的帮助，可以提供更多关于具体操作和数据的信息。
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我尝试了许多方法，但都不起作用，例如：
a = np.mat([1, 2, 3])
b = np.mat([4, 5, 6]).T
c = np.mat([[1, 2], [3, 4]])
print(a * b * c)
ValueError:形状(1,1)和(2,2)未对齐:1(尺寸1) != 2(尺寸0)
或者：
a = np.mat([1, 2, 3])
b = np.mat([4, 5, 6]).T
c = np.mat([[1, 2], [3, 4]])
print(np.dot(a, b) * c)
ValueError:形状(1,1)和(2,2)未对齐:1(尺寸1) != 2(
浏览 27提问于2017-08-04得票数 0
我得到了错误：ValueError: Input 0 is incompatible with layer lstm_1: expected ndim=3, found ndim=2和下面的代码：
def make_model():
model = Sequential()
model.add(Conv2D(20,(5,5), input_shape = (24,48,30), activation = "relu", strides = 1, padding = "valid"))
model.add(MaxPooling2D(poo
浏览 0提问于2018-10-09得票数 3
回答已采纳
np.empty(())实际做什么？
例如，如果我想创建一个由5行和5科尔组成的空数组，我将使用np.empty((5,5))。这提供了一个随机输出，例如：
[[0.57061489 0.57883359 0.5746548 0.57756612 0.57587218]
[0.62539185 0.62139618 0.62313292 0.62097162 0.62221129]
[0.70896235 0.57620393 0.73345734 0.53891594 0.75331689]
[0.72820808 0.56994986 0.78769608 0.47609684
浏览 1提问于2020-01-25得票数 0
1回答
sklearn是否考虑将数据数据的列作为要减少的向量，还是将行作为要减少的向量？
因为在这样做的时候：
df=pd.DataFrame([[1,-21,45,3,4],[4,5,89,-5,6],[7,-4,58,1,19],[10,11,74,20,12],[13,14,15,45,78]]) #5 rows 5 columns
pca=PCA(n_components=3)
pca.fit(df)
df_pcs=pd.DataFrame(data=pca.components_, index = df.index)
我得到以下错误：
ValueError:传递值的形状为(5，3)
浏览 2提问于2017-06-09得票数 0
1回答
我试着预测c，下面的代码，我得到了错误：
import statsmodels.api as sm
a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
b=[2,4,6,8,10,12,14,16,18,20]
model=sm.OLS(a,sm.add_constant(b)).fit()
c=[200]
c=sm.add_constant(c)
print (model.predict(c))
ValueError:形状(1,1)和(2，)未对齐:1(尺寸1) != 2(尺寸0)
如果我放入C=2,200，我可以成功地预测数字，但是，当我只放入一个值时，我会得到错误。我可以只预测一个值吗
浏览 2提问于2018-01-30得票数 0
对于我的作业，我有一个800,800面的窗口，当我按下'r‘时，我需要让它旋转。我之前通过将其制作为图像并使用rotate()函数实现了这一点，但我的讲师说这是不允许的。有没有办法做到这一点？
这是脸部的代码
void draw() {
stroke(255,0,0);
fill(255,0,0);
background(255);
ellipse(400,headYpos,100,100); //head
stroke(0);
fill(255);
ellipse(375,rightEyeYPos,20,20); //right eye
ellip
浏览 3提问于2017-05-04得票数 1
1回答
假设我有3个矩阵w2、w3和w4，形状分别为(5,5) (5,5)和(5,1) 有没有什么有效的方法来创建具有形状(55,1)或(55,)的3个矩阵的扁平化数组(进行一些计算)，然后将这个新数组拆分为3个形状与原始矩阵相同的矩阵？ 我已经这样做了： theta=w2.flatten()
theta=np.append(theta,w3)
theta=np.append(theta,w4) 然后： w2=theta[0:25].reshape(5,5)
w3=theta[25:50].reshape(5,5)
w3=theta[50:].reshape(5,1) 但这似乎是缓慢的。有没有更有效
浏览 16提问于2021-04-11得票数 1
1回答
多维Numpy阵列排序
、、、、
我有(5,5) np.array，如下所示。
>>> a
array([[23, 15, 11, 0, 17],
[ 1, 2, 20, 4, 6],
[16, 22, 8, 10, 18],
[ 7, 12, 13, 14, 5],
[ 3, 9, 21, 19, 24]])
我想要多维排序的np.array如下所示。
>>> a
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 1
浏览 0提问于2017-07-13得票数 2
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我试图合并CNN和LSTM进行文本分类，但得到了TimeDistribution层的尺寸错误。我的训练数据的输入形状是<code>D0</code>，测试数据的输入形状是<code>D1</code>。代码正在通过ValueError：<code>D2</code>层应该传递一个至少具有3个维度的<code>D3</code>，接收:无，400
下面是我的代码片段：
<code>A4</code>
请任何可以帮助如何缓解这个尺寸问题的<code>D5</co
浏览 47提问于2020-11-15得票数 0
对于我的订单系统，我需要根据订单来确定我需要哪个纸箱。
例如：
订单A有3项：
1x ProductA (大小为15x10x5cm )
2x ProductB (尺寸20x10x5cm )
B订单有2项：
1x ProductA (大小为15x10x5cm )
1x ProductB (尺寸20x10x5cm )
可用的纸箱有内径：
CartonA (尺寸为20x10x10厘米)
CartonB (尺寸为20x20x10厘米)
CartonC (尺寸为30x20x15cm)
还计算每个产品/尺寸的0,5cm毛边，以便ProductA为15,5
浏览 4提问于2020-08-12得票数 1
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我试着在新的轴上复制一个张量，就像这样：
original_tensor = tf.constant([1,2,3,4,5])
made_copies_tensor = tf.tile(original_tensor, 5)
final_result = tf.reshape([5,5])
然而，我得到了这个错误：
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/tensor_shape.py", line 650, in with_rank
raise ValueError(&#
浏览 10提问于2017-01-12得票数 0
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a= [1, 2, 3, 2.5]
b= [[0.2, 0.8, -0.5, 1.0],
[0.5, -0.91, 0.26, -0.5],
[-0.26, -0.27, 0.17, 0.87]]
print(np.dot(b,a))
print(np.dot(a,b))
为什么第一行打印，但第二行导致形状对齐错误？
"ValueError:形状(4，)和(3,4)未对齐:4(尺寸0) != 3(尺寸0)“
numpy尝试做什么计算会导致这个错误？
注意--我理解矩阵乘法。
感谢您所能提供的任何帮助！
编辑-修复了一些变量名称
浏览 25提问于2020-05-30得票数 0
2回答
我有5 numpy数组和shape (5,5)。我想要实现的是将这些5 numpy数组组合成一个形状数组(5,5,5)。我的代码如下所示，但不起作用：
combined = np.empty((0, 5, 5), dtype=np.uint8)
for idx in range(0, 5):
array = getarray(idx) # returns an array of shape (5,5)
np.append(combined, img, axis=0)
我想，如果我把第一个轴设置为0，它会附加在这个轴上，这样在最后的形状将是(5,5,5)。这里怎么了？
浏览 6提问于2016-11-17得票数 1
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在下面的程序中，我试图了解np.concatenate命令是如何工作的。在访问数组a by for循环的每一行之后，当我沿着行轴连接时，我希望有一个具有(5,5)形状的二维数组，但它会发生变化。
我希望在连接后具有相同的维度(5,5)。我怎么能这么做？
我试图通过将上述方法存储在列表[(2,5),(2,5),(2,5)]中，对二维数组重复使用上述方法。最后，当我连接时，它会像预期的那样给出(6,5)的形状，但是在下面的情况下，它是不同的。
a = np.arange(25).reshape(5,5)
ind =[0,1,2,3,4]
list=[]
for i in ind:
li
浏览 0提问于2018-09-08得票数 0
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当两个相似矩阵1*2类[1,2]相乘时，[3,5]用numpy.dot进行，给出了一个结果，当它在相乘两个相似的阵列时，实际上应该给出一个形状和尺寸误差。引擎盖下面是怎么回事？
a=[1,2]
b=[6,3]
result=[np.dot(b, a)]
print(result)
O/P= 12
但,
a=[[1,2]]
b=[[6,3]]
result=[np.dot(b, a)]
print(result)
错误：
O/P= ValueError:形状(1,2)和(1,2)不对齐:2 (dim 1) != 1 (dim 0)
浏览 0提问于2019-08-10得票数 1
1回答
我正在研究这段代码。
我理解ValueError明确指出的问题是什么。我想知道是否有解决我问题的好办法。也就是说，设计一个可以接受(400,400)数组的函数，对于2d数组中的每个元素(t1，t2)，我想执行J(t1，t2)函数，它涉及长度为50的一维数组。这有意义吗？谢谢!
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
X = np.linspace(0,10)
a = 1
b = 2
Y = a + b * X + np.random.normal(1,0.1,X.shape)*np.random.normal(20,0.1,X.sh
浏览 2提问于2017-08-17得票数 0
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1回答
我有一个具有形状的三维numpy阵列
(5,5,N)
当我使用numpy.dstack向这个3D数组添加另一个5x52D数组时，形状变化如下
(5,5,N+1)
诸若此类。我想删除我添加到堆栈中的最后一个2D数组，这样它就回到了具有形状的位置。
(5,5,N)
可能还有(5,5,N-1),(5,5,N-2),...等。
实现这一目标的最重要的仿生方法是什么？
浏览 5提问于2016-03-09得票数 0
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我有一个带有20个标记的xml文件。我希望读取这些标记，其中包含由它们之间的空格分隔的数字(每个标记总共有50个数字)，并将它们作为一个numpy数组读取，将它们连接到一个带有20x50维的数组中。样本文件：
<xml>
<Purchase>
<Array> 1 2 3 4 5 6 </Array>
<Array> a b c d e f </Array>
<Array> 7 8 9 10 11 12</Array>
...
</Purchase>
</xml>
使用下面的
浏览 3提问于2019-08-19得票数 0
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我正在实现多个Conv2D层，然后将输出连接起来。
x = Conv2D(f, kernel_size=(3,3), strides=(1,1))(input)
y = Conv2D(f, kernel_size=(5,5), strides=(2,2))(input)
output = Concatenate()([x, y])
如您所知，不同的内核大小会产生不同的输出形状。虽然我能做到：
x = Conv2D(f, kernel_size=(3,3), strides=(1,1), padding="same")(input)
y = Conv2D(f, kernel_si
浏览 0提问于2020-09-11得票数 0
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我正在尝试创建人类行为识别模型。但是当我尝试添加TimeDistributed特性时，我遇到了一个input_shape问题。如何将input_shape从4d转换为5d？ 我想用每10个图像训练我的数据集，以便理解操作。 数据集size= (28000,90,90,1) #define CNN model
cnn = Sequential()
cnn.add(Conv2D(filters=32,kernel_size=
(5,5),padding="Same",activation="relu",input_shape=(90,90,1)))
cnn.ad
浏览 43提问于2019-04-14得票数 0
2回答
import numpy as np
from scipy.spatial import distance
d1 = np.random.randint(0, 255, size=(50))*0.9
d2 = np.random.randint(0, 255, size=(50))*0.7
vi = np.linalg.inv(np.cov(d1,d2, rowvar=0))
res = distance.mahalanobis(d1,d2,vi)
print res
ValueError:形状( 50，)和(2,2)未对齐:50(尺寸0) != 2(尺寸0)
浏览 1提问于2015-10-26得票数 0
我在下面的Keras模型中发现了两个问题。
下面是完整的测试代码：
import tensorflow as tf
model=tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(15,(5,5), padding='same', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(16,(5,5)))
model.add(tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2,2)))
model.add(tf.keras.l
浏览 8提问于2022-08-08得票数 -1
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2回答
例如，我试图在一个特定的单元格上插入一个形状，比如(5,5)。我可以把形状放到excel中，但是我想不出怎么把它放进去(5,5)。经过研究，我知道形状就在工作表上的细胞上。我还了解到，.Range在这里可能会有所帮助。
我只是不确定如何把这些拼图拼凑在一起，使我的形状达到(5,5)。
xlWorkSheet.Shapes.AddShape(MsoAutoShapeType.msoShapeIsoscelesTriangle, 17, 0, 15, 13)
同时，我也是vb.net的初学者，所以如果你能把所有事情都写下来，我会非常感激的！
编辑:尝试了这段代码。但它把数字7放在(5,5)中，而不
浏览 6提问于2016-12-12得票数 1
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我有一个CNN，我想用形状(1,4,4,1)填充一个输入，填充后它的形状变成(1,28,28,1)，然后将它与另一层输出的形状(1,28,28,1)连接起来。我用了这个代码
wpad=Kr.layers.Lambda(lambda xy: Kr.backend.spatial_2d_padding(xy[0], padding=((0, 24), (0, 24))))
wtmp=wpad([wtm])
encoded_merged = Concatenate(axis=3)([encoded, wtmp])
但是它会产生这个错误
ValueError:形状必须为4级，但对于输入形状为4、4、
浏览 1提问于2019-03-05得票数 0
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1回答
我想使用卷积神经网络，但我有一个二维数组作为输入，而不是图像。我试图评估棋盘游戏的状态，其中形状是重要的。
板为5x5，值可以介于-1和1之间，存储为列表列表(例如：
[[-1,1.0,-1,1,-1],[0,1,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[-1,0.6,-1,-1,1]]
模型的第一层是
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), input_shape=(5,5,1))
我将板转换成一个numpy数组。
np.array([[-1,1.0,-1,1,-1],[0,1,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[
浏览 2提问于2020-10-31得票数 0
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我必须找到投资组合的年度回报和波动性。我有一个包含5列的dataframe，每个列都包含一个股票的收盘价。
ABC FINE GAYA RITES LEMON
0 98.00 1203.70 1.00 260.30 69.00
1 98.25 1200.45 1.00 263.10 69.55
2 99.25 1202.55 1.05 267.50 71.15
3 100.10 1212.05 1.05 271.35 74.30
4 100.00 1188.00 1.00 274.00 73.6
浏览 0提问于2019-09-15得票数 0
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例如，我试图将5个数据点拟合为4次多项式。这是我的代码：
linex = array([1,2,3,4,5])
liney = array([23.0, 28.521, 36.31542, 49.2312312, 78.231312])
p,sp = polyfit(linex, liney, deg=4, cov=True)
print p
print sp
当我试图运行像这样简单的东西时，我会得到
ValueError:操作数不能与形状(5,5) (0 )一起广播
据推测，这是polynomial.py中的polyfit中的第608行出现的错误，其中写道
return c, Vba
浏览 0提问于2016-08-22得票数 1
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我有一个df，它遵循以下结构：
Week_no Feature_1 Feature_2 Feature_3 Feature_4 Feature_5 Target
1 32456 342 16473 73453732 6346 363
2 56352 435 75673 53456275 3534
浏览 7提问于2022-07-28得票数 1
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通常，如果我很好地理解了PyTorch层的Conv2D实现，填充参数将把带有零的卷积图像的形状扩展到输入的所有四面。因此，如果我们有一个形状的图像(6,6)，并设置padding = 2，strides = 2和kernel = (5,5)，输出将是一个形状的图像(1,1)。然后，padding = 2将用零(2向上，2向下，2左，右2)进行填充，形成一个形状的卷积图像(5,5)。
但是，当运行以下脚本时：
import torch
from torch import nn
x = torch.ones(1,1,6,6)
y = nn.Conv2d(in_channels= 1, out_ch
浏览 1提问于2021-10-12得票数 0
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下面的代码片段
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
arr1 = np.arange(100).reshape((10,10))
arr2 = np.arange(25).reshape((5,5))
fig, (ax1, ax2, ) = plt.subplots(nrows=2, figsize=(3,5))
ax1.imshow(arr1, interpolation="none")
ax2.imshow(arr2, interpolation="none")
plt.tight_la
浏览 2提问于2016-07-26得票数 1
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3回答
我试图连接两个数组:a和b，其中
a.shape
(1460,10)
b.shape
(1460,)
我尝试使用h堆栈并将其连接为：
np.hstack((a,b))
c=np.concatenate(a,b,0)
我被错误困住了
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions
请指导我连接和生成尺寸为1460x11的数组c。
浏览 4提问于2015-06-17得票数 0
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我有一个问题，包括一个神经网络作为三个基线模型之一，在我的堆叠算法。
rf = RandomForestRegressor
xgb = XGBRegressor
nn = Sequential([ Dense(neurons, input_dim=input_dim, use_bias=False),
Dense(neurons),
Dense(1)
])
# STACKING CODE#
# generate dummy data
X = train_
浏览 5提问于2022-10-01得票数 0
当我将一个NxN数字矩阵乘以N个元素numpy数组时，就会发现一个错误，即形状没有对齐。
from numpy import matrix,ones,eye
A = matrix(eye(3))
b = ones(3)
A*b
ValueError: shapes (3,3) and (1,3) not aligned: 3 (dim 1) != 1 (dim 0)
同样，转换向量也不能解决这个问题。
A*b.T
ValueError: shapes (3,3) and (1,3) not aligned: 3 (dim 1) != 1 (dim 0)
这是有意义的，因为numpy没有区分
浏览 0提问于2018-09-17得票数 1
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我正在尝试将一架飞机安装到一个点云，使用RANSAC在scikit。
我无法理解如何做到这一点，如何绘制我从ransac.predict获得的平面。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from sklearn import datasets, linear_model
diabetes = datasets.load_diabetes()
X_train = diabetes.data[:-20, (0,1)]
y_train = diabe
浏览 4提问于2016-08-26得票数 2
我试着在我的keras中优化超参数，CNN为图像分类做了准备。我决定使用sklearn中的网格搜索。我克服了从keras flow_from_directory中生成x和y的根本困难，但它仍然不能工作。最后一行ValueError: dropout is not a legal parameter出错 def grid_model(optimizer='adam',
kernel_initializer='random_uniform',
dropout=0.2,
浏览 18提问于2019-04-07得票数 2
我在创建一个新的GeoTIFF文件时，仿射变换系数有一些问题。我正在做的是ETL在一个科学数据集上产生一个2D Ndarray，以及一组包含Lat和Lon的网格Ndarray。网格和数据集数组的尺寸都相同，为645x980。据我所理解，当通过Python通过GeoTIFF方法创建仿射系数时，SetGeoTransform()需要一个仿射系数列表。该列表的形式为[xllcorner, xrotation, x_cellsize, yllcorner, yrotation, y_cellsize]。我的方法类似于这里概述的内容：
在这一点上，我遇到了问题。分别用min()方法对lat &
浏览 4提问于2014-07-02得票数 2
在python的opencv中，我加载了一个黑白图像。在调整图像大小后，我在图像的每一侧添加了5个像素的填充： resized_digit = cv2.resize(digit, (18,18))
cv2.imshow("resized Image", digit)
# Padding the digit with 5 pixels of black color (zeros) in each side to finally produce the image of (28, 28)
padded_digit = np.pad(resized_digit, ((5,5),(
浏览 9提问于2021-02-09得票数 0
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1回答
我在海上生成两幅图，它们都是y轴。我想知道如何使共享的y轴标签中心对齐。我正在寻找一些想法和改进。情节附呈。
import seaborn as sns
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
import string
import random
labels = []
for i in range(10):
labels.append(''.join(random.choices(string.ascii_lowercase, k=4)))
labels.append(''.j
浏览 4提问于2022-06-03得票数 1
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将结果存储为大数组的元组
、、、
import numpy as np
from scipy import signal
d0 = np.random.random_integers(10, 12, (5,5))
d1 = np.random.random_integers(1, 3, (5,5))
d2 = np.random.random_integers(4, 6, (5,5))
d3 = np.random.random_integers(7, 9, (5,5))
d4 = np.random.random_integers(1, 3, (5,5))
d5 = np.random.random_integers(13
浏览 6提问于2014-05-14得票数 0
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1回答
我有32760音频频谱计算的尺寸= 72 (#帧)x 40 (#频带)，我试图输入一个“宽”卷积神经网络(第一层是四个不同的控制层)。这些光谱没有深度，因此它们可以表示为一个72×40二维浮标阵列，因此分类器的X输入是一个32760元长的阵列，每个元素都是这72x40x1谱中的一个。Y输入是一个标签数组，一个热编码，有32760个元素.
当试图适应CNN时
model.fit(mono_X, mono_Y, epochs=10, batch_size=None, verbose=2)
我得到以下错误：
ValueError when checking input: expected input
浏览 1提问于2018-06-22得票数 2
1回答
我正在绘制大量弹跳形状，类似于上世纪90年代的屏幕保护程序。我这么做只是为了研究(但不是希望工作)，因为某种原因，我的对象清除(只是在前面位置上闪动一个黑色的形状)缺少了形状的一部分，并留下了碎片。我可以只是黑色的整个屏幕之间的每一个绘图周期，并避免这一点，但我想要绘制的个别形状。为什么这是周期性缺失的部分形状？
from pygame.locals import *
import pygame as pg
from random import randint as ri
import time
pg.init()
display_size =
浏览 0提问于2012-05-17得票数 1
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我试图在数组中隐藏一些元素，这样就不会对这些元素应用数学操作。
我运行了这段代码
import numpy as np
inp = np.random.randn(5, 5)
c = np.random.randn(5,5)
mask = inp > 0
inp[mask] += c
print(inp)
但我有个错误
ValueError:操作数不能与形状(25，) (5,5) (25，)一起广播
浏览 2提问于2021-04-29得票数 0
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我正在处理图像形状(160,320,3)，我已经设置了下面的代码，并希望用一个Softmax函数来结束它，但是我得到的错误如下："ValueError:当检查目标时出错:预期的softmax1具有形状(10 )，但是得到了与形状(1，)的数组“
请参见以下代码：
model = Sequential()
with tf.name_scope("Lamda"):
model.add(Lambda(lambda x: (x / 255.0) - 0.5, input_shape=(160,320,3), name='lamda1'))
with t
浏览 0提问于2018-07-15得票数 0
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我有一个csv文件，列出了各种多边形的X和Y坐标。我有一个名为"Polygon“的主控形状，在文本字段中有一些像area和name这样的特征。
csv文件示例：
这是两个正方形，一个左下角在0,0，另一个在5,5。
问题是，我如何使用我的"Polygon“母版绘制它，以便它占据表中列出的坐标。因此，一个“多边形”将位于0,0，另一个位于5,5。
"FID“是序列中的唯一数字，它有助于识别下一个点。"Shape#“有助于识别坐标所属的形状。例如: Shape# 1有4个顶点(0,0；1,0；1,1；0,1)，第5个顶点(也是0，0)闭合形状。"F
浏览 0提问于2015-07-01得票数 1
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在tensorflow中，我尝试在给定特定列列表的情况下，用零列来填充张量。
我如何在tensorflow中实现它？我尝试使用tf.assign或tf.scatter_nd，但遇到了一些错误。
下面是一个简单的numpy实现
a_np = np.array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])
columns = [1, 5]
a_padded = np.zeros((3, 7))
a_padded[:, columns] = a_np
print(a_padded)
## output ##
[[0. 1
浏览 0提问于2019-02-01得票数 1
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引言
有时，我想在一个随机位置得到二维数组的值.
例如，有一个形状为(20,20)的数组data。有一个随机数对(5,5).然后，我得到数据5，5作为我的目标值。
目的是利用遗传算法。我想从二维数组中作为几个个体来获取样本。因此，我想要生成一个链接表，它将一个一维值连接到2d位置。
我的尝试
## data was the 2-d array in the shape of 20x20
data = np.random.randint(0,1000,400)
data = data.reshape(20,20)
## direction was my linked table
directi
浏览 5提问于2016-04-09得票数 0
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我正在试图捕获一个进入熊猫数据框架的空列表，但出现了上述错误：
ValueError:传递值的形状为(1，5)，索引表示(5，5)
我现在有一个简单的设置：
if not daily_info:
daily_info= ["No data found today","No data found today","No data found today","No data found today","No data found today"]
df = pd.DataFrame(data=dai
浏览 1提问于2018-08-21得票数 2
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我试图用mnist数据集来模拟LeNet，
我做了以下几件事
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
from tensorflow.keras import layers, models
from tensorflow.keras.utils import plot_model
from tensorflow.keras.optimizers import SGD
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Import dataset
(train
浏览 0提问于2021-05-26得票数 1
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我想知道如何计算一个显示层的最小尺寸，这样它就能永远掩盖它的画布，而不管它的旋转。
下面的图片描绘的是一个画布(黑色矩形)，尺寸为1280宽x 800英尺。
中心对齐和中心注册，使画布完全覆盖0度(图1)和90度(图2)，梯度显示层已按比例调整大小，从1280宽x 800高(相同大小的画布)到2048宽x 1280高，以便原始最小长度与画布的最大长度相匹配。然而，如图3所示，使用这种基本的比例调整逻辑，一些角度并不能完全覆盖画布。
我如何确定渐变显示层的最小尺寸(不超过)，以便当它是中心对齐和中心注册时，不管它的角度，它总是覆盖画布？
浏览 6提问于2013-01-22得票数 1
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如何使用createjs或easeljs获取图形对象宽度或文本宽度。
Graphics Obj :
var myShape = new createjs.Shape();
myShape .graphics.beginStroke("#FFFFFF");
myShape .graphics.setStrokeStyle(5);
myShape .graphics.beginFill("#C1272D").drawRect(0, 0, gameStage.canvas.width - 10, 40);
stage.addChild(myShape);
Tex
浏览 2提问于2013-06-26得票数 0
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